<![CDATA[Single Link Flexible Joint Manipulator Robot adalah robot manipulator yang mempunyai peran penting dalam bidang otomasi industri. Dalam pergerakan robot manipulator terkadang masih memiliki permasalahan keakuratan posisi akhir disebabkan adanya vibrasi pada lengan robot ketika melakukan pergerakan dengan kecepatan yang tinggi. Maka dari itu dibutuhkanlah pengendali yang dapat menghilangkan vibrasi pada titik akhir dari pergerakan lengan robot dan mempunyai keakuratan titik akhir yang baik meskipun plant bergerak dengan kecepatan yang tinggi. Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan sistem pengendali vibrasi pada Single Link Flexible Joint Manipulator Robot menggunakan kontroler ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System). Pemodelan kontroler ANFIS menggunakan metode sugeno yang terdiri dari dua variabel inputan yaitu error dan delta error dari posisi sudut dan satu variabel outputan yaitu PWM. Training Fuzzy Inference System pada ANFIS menggunakan salah satu metode optimasi dari jaringan saraf tiruan yaitu Hybrid Learning. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ANFIS dapat mengendalikan vibrasi dengan baik pada titik akhir posisi sudut dari pergerakan lengan robot yang diinginkan dengan cara memperkecil maximum overshoot dari respon dan dapat mempercepat rise time dan settling time dibandingkan ketika tanpa menggunakan kontroler ANFIS. Didapatkan respon terbaik pada setpoint 90° dengan nilai td = 0,36 detik, tr = 0,46 detik, ts = 2,26 detik, Mp = 4,44% dan tp = 0,82 detik]]>
